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基于N-gram模型的多层融合气象灾害预警文本检验方法
被引量:
1
1
作者
兰海波
宋瑛瑛
+3 位作者
曹之玉
朱小祥
沈晨笛
王然
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2023年第6期961-966,共6页
气象灾害预警信息是直接对政府部门和公众进行发布的重要内容,是综合防灾减灾的第一道防线。为提升气象预警信息发布的质量,提出了气象预警文本质量检验模型。通过对全国气象历史预警信息内容进行特征分析,设计了适合气象预警信息特征...
气象灾害预警信息是直接对政府部门和公众进行发布的重要内容,是综合防灾减灾的第一道防线。为提升气象预警信息发布的质量,提出了气象预警文本质量检验模型。通过对全国气象历史预警信息内容进行特征分析,设计了适合气象预警信息特征的多模式融合分词方法,进而建立了预警专业语料库;研发了以归一化N-gram检验模型为主,以字序列组合检验模型为辅的多级检验模型。该模型已在国家突发事件预警信息发布系统中应用,辅助提高了人工预警审核效率,获得了较好的应用效果。
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关键词
气象灾害预警文本
融合分词
多级检验模型
N-GRAM模型
多模式
融合
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职称材料
基于多模型融合的汉语介词短语识别
2
作者
刘彤
黄德根
张聪
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期25-32,共8页
该文提出了一种多模型融合的介词短语识别方法,不仅能识别并列型介词短语,而且提高了嵌套型介词短语的识别精度。首先,利用简单名词短语识别模型识别出语料中的短语信息并进行融合,简化语料,降低介词短语内部复杂性;其次,用CRF模型识别...
该文提出了一种多模型融合的介词短语识别方法,不仅能识别并列型介词短语,而且提高了嵌套型介词短语的识别精度。首先,利用简单名词短语识别模型识别出语料中的短语信息并进行融合,简化语料,降低介词短语内部复杂性;其次,用CRF模型识别嵌套的内层介词短语,即若存在嵌套则识别嵌套的内层,若无嵌套则识别该介词短语;最后,将初始语料中识别出来的内层介词短语进行分词融合并修改其特征信息,重新训练外层介词短语识别模型进行识别。在内外层介词短语自动识别后,利用双重错误校正系统对识别的介词短语进行校正。在2000年《人民日报》语料中的7 028个介词短语进行五倍交叉实验,结果表明,该方法识别的介词短语的正确率、召回率、F值分别为94.11%、94.02%、94.06%,比基于简单名词短语的介词短语识别方法(baseline)分别提高了1.09%、1.07%、1.08%,有效提高了介词短语识别的性能。
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关键词
简单名词短语
分词
融合
分层嵌套结构
双重错误校正系统
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职称材料
基于简单名词短语的汉语介词短语识别研究
被引量:
2
3
作者
桑乐园
黄德根
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2015年第6期8-12,22,共6页
该文提出一种融入简单名词短语信息的介词短语识别方法。该方法首先使用CRF模型识别语料中的简单名词短语,并使用转换规则对识别结果进行校正,使其更符合介词短语的内部短语形式;然后依据简单名词短语识别结果对语料进行分词融合;最后,...
该文提出一种融入简单名词短语信息的介词短语识别方法。该方法首先使用CRF模型识别语料中的简单名词短语,并使用转换规则对识别结果进行校正,使其更符合介词短语的内部短语形式;然后依据简单名词短语识别结果对语料进行分词融合;最后,通过多层CRFs模型对测试语料进行介词短语识别,并使用规则进行校正。介词短语识别的精确率、召回率及F-值分别为:93.02%、92.95%、92.99%,比目前发表的最好结果高1.03个百分点。该实验结果表明基于简单名词短语的介词短语识别算法的有效性。
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关键词
简单名词短语识别
CRF
分词
融合
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职称材料
题名
基于N-gram模型的多层融合气象灾害预警文本检验方法
被引量:
1
1
作者
兰海波
宋瑛瑛
曹之玉
朱小祥
沈晨笛
王然
机构
中国气象局公共气象服务中心
出处
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2023年第6期961-966,共6页
文摘
气象灾害预警信息是直接对政府部门和公众进行发布的重要内容,是综合防灾减灾的第一道防线。为提升气象预警信息发布的质量,提出了气象预警文本质量检验模型。通过对全国气象历史预警信息内容进行特征分析,设计了适合气象预警信息特征的多模式融合分词方法,进而建立了预警专业语料库;研发了以归一化N-gram检验模型为主,以字序列组合检验模型为辅的多级检验模型。该模型已在国家突发事件预警信息发布系统中应用,辅助提高了人工预警审核效率,获得了较好的应用效果。
关键词
气象灾害预警文本
融合分词
多级检验模型
N-GRAM模型
多模式
融合
Keywords
meteorological disaster warning text
multi-mode mixed word segmentation
multi-level inspection model
N-gram model
multi-modal fusion
分类号
TP391.1 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
基于多模型融合的汉语介词短语识别
2
作者
刘彤
黄德根
张聪
机构
大连理工大学计算机学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017年第6期25-32,共8页
基金
国家自然科学基金(61672127
61672126)
文摘
该文提出了一种多模型融合的介词短语识别方法,不仅能识别并列型介词短语,而且提高了嵌套型介词短语的识别精度。首先,利用简单名词短语识别模型识别出语料中的短语信息并进行融合,简化语料,降低介词短语内部复杂性;其次,用CRF模型识别嵌套的内层介词短语,即若存在嵌套则识别嵌套的内层,若无嵌套则识别该介词短语;最后,将初始语料中识别出来的内层介词短语进行分词融合并修改其特征信息,重新训练外层介词短语识别模型进行识别。在内外层介词短语自动识别后,利用双重错误校正系统对识别的介词短语进行校正。在2000年《人民日报》语料中的7 028个介词短语进行五倍交叉实验,结果表明,该方法识别的介词短语的正确率、召回率、F值分别为94.11%、94.02%、94.06%,比基于简单名词短语的介词短语识别方法(baseline)分别提高了1.09%、1.07%、1.08%,有效提高了介词短语识别的性能。
关键词
简单名词短语
分词
融合
分层嵌套结构
双重错误校正系统
Keywords
simple noun phrase
word segmentation fusion
hierarchical nested structure
double error correction system
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
下载PDF
职称材料
题名
基于简单名词短语的汉语介词短语识别研究
被引量:
2
3
作者
桑乐园
黄德根
机构
大连理工大学电信学部计算机学院
出处
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2015年第6期8-12,22,共6页
基金
国家自然科学基金(61173100
61173101
+1 种基金
61272375)
2013教育部人文社会科学研究规划基金项目(13YJAZH062)
文摘
该文提出一种融入简单名词短语信息的介词短语识别方法。该方法首先使用CRF模型识别语料中的简单名词短语,并使用转换规则对识别结果进行校正,使其更符合介词短语的内部短语形式;然后依据简单名词短语识别结果对语料进行分词融合;最后,通过多层CRFs模型对测试语料进行介词短语识别,并使用规则进行校正。介词短语识别的精确率、召回率及F-值分别为:93.02%、92.95%、92.99%,比目前发表的最好结果高1.03个百分点。该实验结果表明基于简单名词短语的介词短语识别算法的有效性。
关键词
简单名词短语识别
CRF
分词
融合
Keywords
simple noun phrase recognition
CRF
participle fusion
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于N-gram模型的多层融合气象灾害预警文本检验方法
兰海波
宋瑛瑛
曹之玉
朱小祥
沈晨笛
王然
《武汉理工大学学报(信息与管理工程版)》
CAS
2023
1
下载PDF
职称材料
2
基于多模型融合的汉语介词短语识别
刘彤
黄德根
张聪
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2017
0
下载PDF
职称材料
3
基于简单名词短语的汉语介词短语识别研究
桑乐园
黄德根
《中文信息学报》
CSCD
北大核心
2015
2
下载PDF
职称材料
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